一种基于部分重叠信道的通信和运算资源联合优化方法技术

本发明专利技术提供一种基于部分重叠信道的通信和运算资源联合优化方法，该方法对对全网用户的卸载策略，即卸载功率和卸载比例进行联合优化，通过充分利用网络中的频谱和功率的通信资源，以及运算资源，使得全网用户和帮助者以低能耗在给定时间内完成数据处理任务。该方法使用后，用户在有限频段上可选择的信道数量增多，策略空间更大，能够更好地避免互扰；用户可以根据网络实际环境调整卸载功率，通过与信道和卸载比例的联合优化降低自己的卸载能耗，并通过改变互扰强度间接对其他用户的卸载策略优化产生影响，进而降低全网能耗。进而降低全网能耗。进而降低全网能耗。

【技术实现步骤摘要】
一种基于部分重叠信道的通信和运算资源联合优化方法


[0001]本专利技术属于无线通信
，具体涉及一种基于部分重叠信道的通信和运算资源联合优化方法。

技术介绍

[0002]无线通信网络中，有数据处理需求的用户可利用移动边缘计算技术将部分数据卸载给周围有数据处理能力的用户（帮助者），以合作的方式在有限时间内完成数据处理任务。
[0003]现有相关工作中用户卸载时的用频方式主要有两种：一是全频谱复用，即所有用户在相同频段上卸载；二是使用正交信道，即将一段频谱划分为若干个正交信道，用户选择其中的一个或多个进行卸载。采用全频谱复用的用频方式时，为了避免用户卸载时对其他正在卸载的用户产生干扰，用户通常采用时分的方法卸载。该方法会导致用户的可卸载时间缩短，从而要求用户使用较大的卸载功率或卸载较少的数据，进而导致用户的卸载和运算能耗较高。相比之下，采用基于正交信道的用频方式虽然能够通过用户选择不同信道卸载的方法降低用户间互扰，但由于给定频段中正交信道的数量有限，用户可选择的信道策略有限，互扰难以避免。此外，由于相邻正交信道之间的频率间隔较大，频谱的利用率并不高。
[0004]针对上述两种用频方式存在的问题，一些研究者提出使用部分重叠信道进行用户卸载。由于部分重叠信道的信道距离远小于正交信道，给定频段中部分重叠信道的数量多于正交信道，频谱利用率更高。此外，由于用户可选择的信道策略空间更大，用户间的互扰也可以更好地避免。
[0005]然而，现有工作仅对频谱和运算资源的分配进行了优化，未考虑卸载功率对全网能耗的影响。全网能耗由用户的本地运算能耗和卸载能耗以及帮助者的远端运算能耗共同决定。用户的卸载功率不仅直接影响自己卸载能耗的大小，也通过改变互扰的强度而影响其他用户的数据卸载比例，进而间接影响其他用户的本地运算能耗和帮助者的远端运算能耗。因此，对用户的卸载功率进行优化也具有重要意义。目前尚未有研究者在基于部分重叠信道的移动边缘计算场景中对通信资源（频谱和功率）和运算资源进行联合优化。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是针对目前频谱和运算资源优化分配过程中未考虑卸载功率对全网能耗影响的问题，提供一种基于部分重叠信道的通信和运算资源联合优化方法，对卸载功率和卸载比例进行联合优化，通过充分利用网络中的通信资源（频谱和功率）和运算资源，使得全网用户和帮助者以低能耗在给定时间内完成数据处理任务。
[0007]本专利技术的技术方案是：本专利技术提供一种基于部分重叠信道的通信和运算资源联合优化方法，该方法包括以下步骤：
步骤1：网络中有若干个D2D对构成集N；任一个D2D对n包含一个有数据处理需求的用户和一个提供数据处理服务的帮助者，D2D对n的用户所需处理的数据量为b
n
，处理该数据量所需的处理器周期数为c
n
；在数据处理时限为T内，用户n属于N，有两种方式完成数据处理任务，D2D对n的用户对所有数据或者部分数据进行本地运算，D2D对n的用户将剩余数据卸载给D2D对帮助者，由帮助者进行远端运算；网络中有若干个部分重叠信道构成集合A，供用户卸载数据；信道带宽为B，信道距离为Δ；有若干档发射功率构成集合K，供用户选择进行卸载；将D2D对n的用户卸载策略记为，S
n
={a
n
，p
n
，d
n
}其中：a
n
为卸载信道，a
n
属于A，p
n
为卸载功率，p
n
属于K，d
n
为卸载比例，d
n
为（0，1）；步骤2：初始化状态下，任一D2D对n的用户随机选择卸载策略S
n
（0），获取D2D对n的能耗e
n
，计算全网D2D对的总能耗e，e=Σe
n
；步骤3：控制中心在集合N中随机选取一个D2D对m的用户进行策略更新，其他用户则维持现有策略，将用户m的当前策略记为S
m
（l），将除用户m以外所有用户现有策略的集合记为S
‑
m
（l）；用户m按照下述公式进行策略更新：S
m
（l+1）=argmin{e（l），e'，e''}其中，l表示当前迭代更新次数，argmin{}表示取最小值，e（l）= Σe
n
[S
m
（l） ，S
‑
m
（l）]为基于S
m
（l）和S
‑
m
（l）获得的全网D2D对的总能耗，e'= Σe
n
[S
m
'，S
‑
m
（l）]为基于S
m
'和S
‑
m
（l）获得的全网D2D对的总能耗，e''= Σe
n
[S
m
''，S
‑
m
（l）]，为基于S
m
''和S
‑
m
（l）获得的全网D2D对的总能耗，其中S
m
'和S
m
''为用户m随机尝试的两个不同策略；重复执行步骤3直到最大迭代次数Lmax，对全网用户的卸载策略完成更新，卸载策略收敛。
[0008]进一步地，所述的步骤2中，D2D对n的用户能耗为e
n=
e
nl
+e
no
+e
nr
，其中e
nl
为用户n进行本地运算产生的能耗，e
no
为用户n卸载数据产生的能耗，e
nr
为D2D对n的帮助者进行远端运算产生的能耗。
[0009]进一步地，所述D2D对n的用户进行本地运算产生的能耗e
nl
=k
nl
（1
‑
d
n
）c
n
（f
nl
）2，其中，k
nl
为D2D对n的用户有效切换电容，f
nl
=[（1
‑
d
n
）c
n
]/T为D2D对n的用户本地运算频率。
[0010]进一步地，所述D2D对n的用户卸载数据产生的能耗e
no
=p
n
t
no
，其中，t
no
为D2D对n的用户的卸载时间。
[0011]进一步地，所述的D2D对n的帮助者进行远端运算产生的能耗e
nr
= k
nr
d
n
c
n
（f
nr
）2，其中，k
nr
为D2D对n的帮助者的有效切换电容，f
nr
=（d
n
c
n
）/（T
‑
t
no
）为D2D本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于部分重叠信道的通信和运算资源联合优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：网络中有若干个D2D对构成集N；任一个D2D对n包含一个有数据处理需求的用户和一个提供数据处理服务的帮助者，D2D对n的用户所需处理的数据量为b
n
，处理该数据量所需的处理器周期数为c
n
；在数据处理时限为T内，用户n属于N，有两种方式完成数据处理任务，D2D对n的用户对所有数据或者部分数据进行本地运算，D2D对n的用户将剩余数据卸载给D2D对帮助者，由帮助者进行远端运算；网络中有若干个部分重叠信道构成集合A，供用户卸载数据；信道带宽为B，信道距离为Δ；有若干档发射功率构成集合K，供用户选择进行卸载；将D2D对n的用户卸载策略记为，S
n
={a
n
，p
n
，d
n
}其中：a
n
为卸载信道，a
n
属于A，p
n
为卸载功率，p
n
属于K，d
n
为卸载比例，d
n
为（0，1）；步骤2：初始化状态下，任一D2D对n的用户随机选择卸载策略S
n
（0），获取D2D对n的能耗e
n
，计算全网D2D对的总能耗e，e=Σe
n
；步骤3：控制中心在集合N中随机选取一个D2D对m的用户进行策略更新，其他用户则维持现有策略，将用户m的当前策略记为S
m
（l），将除用户m以外所有用户现有策略的集合记为S
‑
m
（l）；用户m按照下述公式进行策略更新：S
m
（l+1）=argmin{ e（l），e'，e''}其中，l表示当前迭代更新次数，argmin{}表示取最小值，e（l）= Σe
n
[S
m
（l） ，S
‑
m
（l）]为基于S
m
（l）和S
‑
m
（l）获得的全网D2D对的总能耗，e'= Σe
n
[S
m
'，S
‑
m
（l）]为基于S
m
'和S
‑
m
（l）获得的全网D2D对的总能耗，e''= Σe
n
[S
m
''，S
‑
m
（l）]，为基于S
m
''和S
‑
m
（l）获得的全网D2D对的总能耗，其中S
m
'和S
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''为用户m随机尝试的两个不同策略；重复执行步骤3直到最大迭代次数Lmax，对全网用户的卸载策略完成更新，卸载策略收敛。2.如权利要求1所述的基于部分重叠信道的通信和运算资源联合优化方法，其特征在于，所述的步骤2中，D2D对n的用户能耗为e
n=
e
nl
+e
no
...

【专利技术属性】
技术研发人员：高瞻，沈良，
申请(专利权)人：南京智能信通科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：